처음부터 AI 에이전트를 구축하는 방법? - 분석 Vidhya

Siri와 Alexa와 같은 AI 요원이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? 이러한 지능형 시스템은 우리의 일상 생활에서 더욱 중요 해지고 있습니다. 이 기사는 추론 및 행동 제작 기술을 결합하여 AI 에이전트를 향상시키는 방법 인 React Pattern을 소개합니다. 필수 도구, 라이브러리 및 구현 단계를 다루는 AI 에이전트를 처음부터 구축하는 방법을 보여 드리겠습니다. 시작합시다!

학습 목표

• AI 에이전트의 기본 개념과 다양한 응용 분야에서의 중요성을 파악하십시오.
• AI 에이전트에서 이유 ACT (REACT) 패턴을 구현하여 기능을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
• AI 에이전트를 처음부터 구축하는 데 필요한 도구 및 라이브러리를 설정하십시오.
• Python을 사용하여 AI 에이전트를 개발하고 다양한 동작을 통합하며 추론 루프를 구현하십시오.
• AI 에이전트를 효과적으로 테스트하고 디버깅하여 IT 기능이 예상대로 기능하도록합니다.
• AI 에이전트의 견고성과 보안을 개선하고 더 많은 기능을 추가하십시오.
• AI 에이전트의 실제 적용을 식별하고 향후 전망을 이해하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon 의 일부로 출판되었습니다.

목차

• AI 요원은 무엇입니까?
• AI 요원이 중요한 이유는 무엇입니까?
• AI 에이전트의 응용 및 사용 사례
• React 패턴의 간단한 소개
• React 사용의 중요성과 이점
• 도구와 라이브러리가 필요합니다
• 환경 설정
• AI 에이전트 구축
• 반응 패턴 구현
• 조치 구현
• 테스트 및 디버깅
• 일반적인 문제를 디버깅합니다
• AI 에이전트 개선
• 결론
• 자주 묻는 질문

AI 요원은 무엇입니까?

AI 에이전트는 센서를 사용하여 환경을 주시하고 정보를 처리하며 사전 정의 된 목표를 달성하는 자치 구조 생물입니다. 기본 봇부터 시간이 지남에 따라 조정하고 배울 수있는 정교한 시스템에 이르기까지 모든 것이 될 수 있습니다. 일반적인 사례에는 Netflix 및 Amazon과 같은 권장 엔진, Siri 및 Alexa와 같은 챗봇, Tesla 및 Waymo의 자율 주행 차가 포함됩니다.

또한 여러 부문에서도 필수적입니다. UIPATH와 Blue Prism은 반복 프로세스를 자동화하는 RPA (Robotic Process Automation) 프로그램의 예입니다. Deepmind와 IBM Watson Health는 질병을 진단하고 치료를 권장하는 데 도움이되는 의료 진단 시스템의 예입니다. AI 에이전트는 도메인에서 생산성, 정밀도 및 커스터마이즈를 크게 향상시킵니다.

AI 요원이 중요한 이유는 무엇입니까?

이 에이전트는 일상 생활을 개선하고 특정 목표를 달성하는 데 중요한 역할을합니다.

AI 에이전트는 다음과 같이 할 수 있기 때문에 중요합니다.

• 일상적인 운영을 완료하는 데 필요한 인간 노동의 양을 낮추어 생산과 효율성이 높아집니다.
• 의사 결정을 지원하는 결론과 제안을 제공하기 위해 막대한 양의 데이터를 분석합니다.
• 챗봇과 가상 어시스턴트를 활용하여 개별화 된 상호 작용과 지원을 제공합니다.
• 은행, 운송 및 건강 관리와 같은 산업에서 복잡한 응용 프로그램을 가능하게합니다.

본질적으로, AI 에이전트는 다음 기술 발전의 물결을 주도하는 데 중추적이며 시스템을 더 똑똑하고 사용자 요구에 더 반응하게 만듭니다.

AI 에이전트의 응용 및 사용 사례

AI 에이전트는 다양한 산업 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 주목할만한 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 고객 서비스 : 챗봇 및 가상 어시스턴트 형태의 AI 에이전트는 고객 문의를 처리하고 문제를 해결하며 개인화 된 지원을 제공합니다. 일관되고 효율적인 서비스를 제공하는 24/7을 운영 할 수 있습니다.
• 금융 : 재무 예측, 알고리즘 거래 및 사기 탐지는 AI 에이전트의 응용 프로그램입니다. 그들은 시장 동향에 따라 거래를 수행하고, 거래 데이터를 조사하고, 의심스러운 패턴을 발견합니다.
• 건강 관리 : AI 요원은 질병 진단, 치료 권장 및 환자 건강 모니터링을 지원합니다. 의료 데이터를 분석하고 통찰력을 제공하며 임상 의사 결정을 지원합니다.
• 마케팅 : AI 에이전트는 마케팅 캠페인을 개인화하고, 청중을 세그먼트하고, 광고 지출을 최적화합니다. 고객 데이터를 분석하고 행동을 예측하며 컨텐츠를 개별 선호도에 맞게 조정합니다.
• 공급망 관리 : AI 시스템은 수요를 추정하고 재고 수준을 개선하며 물류를 단순화합니다. 그들은 원활한 운영을 보장하기 위해 제조업체, 공급 업체 및 소매 업체의 정보를 조사합니다.

React 패턴의 간단한 소개

React 패턴은 생각의 루프에서 작동합니다. 행동, 일시 중지, 관찰, 답변.

이 루프는 AI 에이전트가 입력에 대한 추론을 허용하고 외부 리소스를 활용하여 결과를 연기 한 다음 결과를 추론 프로세스에 다시 통합 할 수있게합니다. 그렇게함으로써 AI 에이전트는보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하여 유틸리티를 크게 확장 할 수 있습니다.

React Pattern은 추론 및 액션 스케일 기술을 결합하여 AI 에이전트의 기능을 향상시키는 강력한 설계 패턴입니다. GPT-3 또는 GPT-4 와 같은 LLM 은이 기술에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 다른 도구 및 API와 인터페이스하여 원래 프로그래밍을 넘어 활동을 수행 할 수 있기 때문입니다.

React 패턴은 다음 단계로 구성된 순환 루프에서 작동합니다.

• 생각 : AI 에이전트는 무엇을 해야하는지에 대한 입력과 이유를 처리합니다. 여기에는 질문이나 명령을 이해하고 적절한 조치를 결정하는 것이 포함됩니다.
• 조치 : 추론에 따라 에이전트는 사전 정의 된 조치를 수행합니다. 여기에는 정보 검색, 계산 수행 또는 외부 API와 상호 작용하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 일시 중지 : 에이전트는 조치가 완료되기를 기다립니다. 이것은 에이전트가 수행 된 작업의 결과를 받기 위해 일시 ​​중지하는 중요한 단계입니다.
• 관찰 : 에이전트는 행동의 결과를 관찰합니다. 획득 한 정보 또는 결과를 이해하기 위해 조치에서받은 출력을 분석합니다.
• 답변 : 에이전트는 관찰 된 결과를 사용하여 응답을 생성합니다. 그런 다음이 응답은 사용자에게 제공되어 루프를 완료합니다.

React 사용의 중요성과 이점

React 패턴은 몇 가지 이유로 중요합니다.

• 향상된 기능 : 외부 작업을 통합하여 AI 에이전트는 특정 정보 또는 계산이 필요한 작업을 수행하여 전체 기능을 향상시킬 수 있습니다.
• 정확도 향상 : 패턴을 통해 AI 에이전트는 실시간 정보를 가져오고 정확한 계산을 수행하여보다 정확하고 관련성이 높은 응답을 초래할 수 있습니다.
• 유연성 : RECT 패턴은 AI 에이전트가 다양한 작업에보다 유연하고 적응력있게 만듭니다. 다양한 API 및 도구와 상호 작용하여 광범위한 작업을 수행 할 수 있습니다.
• 확장 성 : 이 패턴을 사용하면 시간이 지남에 따라 새로운 행동과 기능을 추가 할 수있어 AI 에이전트를 확장 가능하고 미래 방지 할 수 있습니다.
• 실제 응용 프로그램 : React Pattern을 사용하면 AI 에이전트가 동적 환경과 상호 작용하고 귀중한 통찰력 및 지원을 제공 할 수있는 실제 시나리오에 AI 에이전트를 배포 할 수 있습니다.

도구와 라이브러리가 필요합니다

Python은 단순성과 광범위한 라이브러리 지원으로 인해 AI 및 기계 학습에 널리 사용되는 다목적이고 강력한 프로그래밍 언어 입니다. AI 에이전트를 구축하려면 여러 파이썬 라이브러리가 필수적입니다.

• OpenAI API : 이 라이브러리를 사용하면 GPT-3 및 GPT-4와 같은 OpenAI의 언어 모델과 상호 작용할 수 있습니다. 텍스트를 생성하고 질문에 답하며 다양한 언어 관련 작업을 수행하는 데 필요한 기능을 제공합니다.
• HTTPX : 이것은 비동기 요청을 지원하는 파이썬을위한 강력한 HTTP 클라이언트입니다. 외부 API와 상호 작용하고 데이터를 가져 오며 웹 검색을 수행하는 데 사용됩니다.
• Re (일반 표현식) : 이 모듈은 파이썬의 정규 표현식을 지원합니다. 문자열의 패턴을 구문 분석하고 매치하는 데 사용되며 AI 에이전트의 응답을 처리하는 데 유용합니다.

OpenAI API 및 HTTPX 라이브러리

OpenAI API는 OpenAI에서 개발 한 고급 언어 모델에 대한 액세스를 제공하는 강력한 플랫폼입니다. 이 모델은 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하여 AI 에이전트를 구축하는 데 이상적입니다. OpenAI API를 사용하면 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 프롬프트를 기반으로 텍스트를 생성합니다
• 질문에 답하십시오
• 언어 번역을 수행하십시오
• 텍스트를 요약하십시오
• 그리고 훨씬 더

HTTPX 라이브러리는 동기 및 비동기 요청을 모두 지원하는 파이썬의 HTTP 클라이언트입니다. 웹 요청을위한 강력한 기능을 제공하면서 사용하기 쉽도록 설계되었습니다. httpx를 사용하면 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Get and Post 요청을 보내십시오
• JSON 응답을 처리합니다
• 세션 및 쿠키를 관리합니다
• 더 나은 성능을 위해 비동기 요청을 수행하십시오

OpenAI API 및 HTTPX 라이브러리는 AI 에이전트를 구축하고 향상시키는 데 필요한 기본 도구를 제공하여 외부 리소스와 상호 작용하고 광범위한 작업을 수행 할 수 있습니다.

환경 설정

이제 특정 단계를 수행하여 환경을 설정하겠습니다.

1 단계 : 필요한 라이브러리 설치

AI 에이전트를 구축하기 시작하려면 필요한 라이브러리를 설치해야합니다. 환경을 설정하는 단계는 다음과 같습니다.

• Python 설치 : 시스템에 Python이 설치되어 있는지 확인하십시오. 공식 Python 웹 사이트에서 다운로드 할 수 있습니다.
• 가상 환경 설정 : 프로젝트가 종속성을 관리 할 수있는 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다. 가상 환경을 설정하려면 다음 명령을 실행하십시오.

 Python -m venv ai_agent_env
소스 ai_agent_env/bin/activate # windows에서 # ai_agent_env \ scripts \ actibate`를 사용하십시오

• OpenAI API 및 HTTPX 설치 : PIP를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치하십시오.

 PIP OpenAI HTTPX를 설치합니다

• 추가 라이브러리 설치 : Python Standard Library에 포함 된 Requal Expressions의 경우 RE 와 같은 다른 라이브러리가 필요할 수도 있으므로 별도의 설치가 필요하지 않습니다.

2 단계 : API 키 및 환경 변수 설정

OpenAI API를 사용하려면 API 키가 필요합니다. 다음 단계에 따라 API 키를 설정하십시오.

• API 키를 얻으십시오 : OpenAI 웹 사이트에서 계정에 가입하고 API 섹션에서 API 키를 얻으십시오.
• 환경 변수 설정 : API 키를 환경 변수에 저장하여 안전하게 유지하십시오. .BASHRC 또는 .zshrc 파일에 다음 줄을 추가 (또는 운영 체제에 적절한 방법을 사용) :

 내보내기 OpenAi_api_key = 'your_openai_api_key_here'

• 코드에서 API 키에 액세스하십시오 : Python 코드에서 OS 모듈을 사용하여 API 키에 액세스 할 수 있습니다.

 OS 가져 오기
Openai.api_key = os.getenv ( 'Openai_api_key')

환경이 설정되면 이제 AI 에이전트 구축을 시작할 준비가되었습니다.

AI 에이전트 구축

이제 AI 에이전트를 구축합시다.

AI 에이전트의 기본 구조 생성

AI 에이전트를 구축하기 위해 OpenAI API와의 상호 작용을 처리하고 추론과 행동을 관리하는 클래스를 만듭니다. 시작하는 기본 구조는 다음과 같습니다.

 OpenAi 가져 오기
가져 오기 re
httpx를 가져옵니다

클래스 챗봇 :
    def __init __ (self, system = "") :
        self.system = 시스템
        self.messages = []
        Self.Self.System :
            self.messages.append ({ "역할": "System", "Content": System})
    
    def __call __ (자기, 메시지) :
        self.messages.append ({ "역할": "사용자", "내용": message})
        결과 = self.execute ()
        self.messages.append ({ "역할": "Assistant", "Content": result})
        반환 결과
    
    def execute (self) :
        완료 = Openai.chatCompletion.create (model = "gpt-3.5-turbo", messages = self.messages)
        ret

이 클래스는 옵션 시스템 메시지로 AI 에이전트를 초기화하고 사용자 상호 작용을 처리합니다. __call__ 메소드는 사용자 메시지를 취하고 OpenAI API를 사용하여 응답을 생성합니다.

반응 패턴 구현

React 패턴을 구현하려면 생각, 행동, 일시 정지, 관찰 및 답변의 루프를 정의해야합니다. 다음은 AI 에이전트에이를 통합 할 수있는 방법입니다.

프롬프트를 정의하십시오

 프롬프트 = "" ""
당신은 생각, 행동, 일시 정지, 관찰의 고리로 실행됩니다.
루프가 끝나면 답을 출력합니다.
당신이 묻는 질문에 대한 당신의 생각을 설명하기 위해 생각을 사용하십시오.
조치를 사용하여 사용 가능한 조치 중 하나를 실행 한 다음 일시 정지를 반환하십시오.
관찰은 그러한 행동을 실행 한 결과가 될 것입니다.

사용 가능한 조치는 다음과 같습니다.
믿다:
예를 들어 계산 : 4 * 7 / 3
계산을 실행하고 번호를 반환합니다 - 파이썬을 사용하므로 플로팅 포인트를 사용하십시오.
필요한 경우 구문

위키 백과 :
예 : 위키 백과 : Django
Wikipedia 검색에서 요약을 반환합니다

simon_blog_search :
예를 들어 Simon_blog_search : django
해당 용어에 대해 Simon의 블로그를 검색하십시오

예제 세션 :
질문 : 프랑스의 수도는 무엇입니까?
생각 : 나는 위키 백과에서 프랑스를 찾아야한다
행동 : 위키 백과 : 프랑스
정지시키다

당신은 이것으로 다시 호출됩니다 :
관찰 : 프랑스는 나라입니다. 수도는 파리입니다.

그런 다음 출력 :
답 : 프랑스의 수도는 파리입니다
""".조각()

쿼리 함수를 정의합니다

 action_re = re.compile ( '^action : (\ w) : (.*)

쿼리 함수는 AI 에이전트에 질문을 보내고 동작을 구문 분석하고 실행하고 관측치를 다시 루프에 공급하여 RECT 루프를 실행합니다.

조치 구현

이제 구현 조치를 살펴 보겠습니다.

조치 : Wikipedia 검색

Wikipedia 검색 조치를 통해 AI 에이전트는 Wikipedia에 대한 정보를 검색 할 수 있습니다. 구현 방법은 다음과 같습니다.

 Def Wikipedia (Q) :
    응답 = httpx.get ( "https://en.wikipedia.org/w/api.php", params = {
        "액션": "쿼리",
        "목록": "검색",
        "srsearch": Q,
        "형식": "JSON"
    })
    return response.json () [ "query"] [ "검색"] [0] [ "스 니펫"]

조치 : 블로그 검색

블로그 검색 조치를 통해 AI 에이전트는 특정 블로그에서 정보를 검색 할 수 있습니다. 구현 방법은 다음과 같습니다.

 def simon_blog_search (q) :
    응답 = httpx.get ( "https://datasette.simonwillison.net/simonwillisonblog.json", params = {
        "SQL": "" "
        선택하다
          blog_entry.title || ':'|| substr (html_strip_tags (blog_entry.body), 0, 1000), 텍스트,
          blog_entry.created
        ~에서
          blog_entry에 가입 블로그에서 blog_entry.rowid = blog_entry_fts.rowid
        어디
          blog_entry_fts match Escape_fts (: Q)
        주문
          blog_entry_fts.rank
        한계
          1
        """.조각(),
        "_shape": "배열",
        "Q": Q,
    })
    return response.json () [0] [ "텍스트"]

조치 : 계산

계산 조치를 통해 AI 에이전트는 수학적 계산을 수행 할 수 있습니다. 구현 방법은 다음과 같습니다.

 def 계산 (what) :
    return eval (what)

AI 에이전트에 작업 추가

다음으로 AI 에이전트가이를 사용할 수 있도록 이러한 조치를 사전에 등록해야합니다.

 알려진_actions = {
    "Wikipedia": Wikipedia,
    "계산": 계산,
    "simon_blog_search": simon_blog_search
}

AI 에이전트와 동작을 통합합니다

작업을 AI 에이전트와 통합하려면 쿼리 기능이 다른 작업을 처리하고 관측치를 추론 루프로 다시 공급할 수 있는지 확인해야합니다. 통합을 완료하는 방법은 다음과 같습니다.

 def query (질문, max_turns = 5) :
    i = 0
    봇 = 챗봇 (프롬프트)
    next_prompt = 질문입니다
    나는 <max_turns : i="1" action="%5Bacture_re.match" rate in result.split n if action_re.match action_input="action" .groups print running next_prompt="f"><p> 이 설정을 통해 AI 에이전트는 입력에 대해 추론하고, 동작을 수행하고, 결과를 관찰하고, 응답을 생성 할 수 있습니다.</p>
<h2 id="테스트-및-디버깅"> 테스트 및 디버깅</h2>
<p> 이제 테스트 및 디버깅 단계를 따라하겠습니다.</p>
<h4 id="실행-샘플-쿼리"> 실행 샘플 쿼리</h4>
<p> AI 에이전트를 테스트하려면 샘플 쿼리를 실행하고 결과를 관찰 할 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"> print (query ( "영국은 무엇과 국경을 공유합니까?")

 print (query ( "사이먼이 마다가스카르에 갔습니까?")

 print (query ( "15 * 25"))

일반적인 문제를 디버깅합니다

테스트하는 동안 몇 가지 일반적인 문제가 발생할 수 있습니다. 다음은 디버깅을위한 몇 가지 팁입니다.

• API 오류 : API 키가 올바르게 설정되어 필요한 권한이 있는지 확인하십시오.
• 네트워크 문제 : 인터넷 연결을 확인하고 호출중인 엔드 포인트에 도달 할 수 있는지 확인하십시오.
• 잘못된 출력 : 동작 함수의 논리를 확인하고 올바른 결과를 반환하는지 확인하십시오.
• 처리되지 않은 작업 : 알려진 모든 작업이 알려진_actions 사전에 정의되어 있는지 확인하십시오.

AI 에이전트 개선

이제 AI 에이전트를 개선합시다.

견고성과 보안 향상

AI 에이전트를보다 강력하고 안전하게 만들기 위해 :

• 입력 유효성 검증 : 특히 계산 함수에서 주입 공격을 방지하기 위해 모든 입력이 올바르게 검증되었는지 확인하십시오.
• 오류 처리 : 작업 기능에서 오류 처리를 구현하여 예외를 우아하게 관리합니다.
• 로깅 : 에이전트의 동작을 추적하기 위해 로깅을 추가합니다.

더 많은 동작과 기능을 추가합니다

AI 에이전트의 기능을 향상시키기 위해 다음과 같은 작업을 추가 할 수 있습니다.

• 날씨 정보 : 날씨 API와 통합하여 실시간 날씨 데이터를 가져옵니다.
• 뉴스 검색 : 뉴스 검색 조치를 구현하여 최신 뉴스 기사를 가져 오십시오.
• 번역 : 번역 API를 사용하여 번역 조치를 추가하여 다국어 쿼리를 지원합니다.

실제 응용 프로그램

• 고객 지원 : AI 에이전트는 고객 문의를 처리하고 문제를 해결하며 개인화 된 권장 사항을 제공 할 수 있습니다.
• 건강 관리 : AI 요원은 질병 진단, 치료 권장 및 환자 건강 모니터링을 지원합니다.
• 금융 : AI 에이전트는 사기를 감지하고 거래를 수행하며 재정 조언을 제공합니다.
• 마케팅 : AI 에이전트는 마케팅 캠페인을 개인화하고, 청중을 세그먼트하고, 광고 지출을 최적화합니다.

미래의 전망과 발전

AI 에이전트의 미래는 기계 학습, 자연어 처리 및 AI 윤리의 발전으로 유망합니다. 신흥 트렌드는 다음과 같습니다.

• 자율 시스템 : 복잡한 작업을 처리 할 수있는보다 정교한 자율 시스템.
• 휴먼 -AI 협력 : 의사 결정 개선을 위해 인간과 AI 요원 간의 협력이 향상되었습니다.
• 윤리적 AI : 개인 정보 보호, 공정성 및 투명성을 우선시하는 윤리적 AI 요원 개발에 중점을 둡니다.

또한 AI 에이전트를 구축하는 단계에 대한이 기사를 확인하십시오.

결론

이 포괄적 인 가이드에서는 AI 에이전트 의 개념, 그 중요성 및 기능을 향상시키는 React 패턴을 탐구했습니다. 우리는 필요한 도구와 라이브러리를 다루고 환경을 설정하고 처음부터 AI 에이전트 구축을 걸었습니다. 또한 조치 구현, AI 에이전트와 통합, 시스템 테스트 및 디버깅에 대해 논의했습니다. 마지막으로, 우리는 실제 응용 프로그램과 AI 에이전트의 향후 전망을 살펴 보았습니다.

이 안내서를 따르면 이제 자신만의 빌드 AI 에이전트를 처음부터 만들 수있는 지식이 있습니다. 다양한 행동으로 실험하고, 에이전트의 능력을 향상시키고, 흥미 진진한 인공 지능 분야에서 새로운 가능성을 탐색하십시오.

주요 테이크 아웃

• AI 에이전트의 핵심 개념과 중요성 이해.
• AI 에이전트가 관찰에 대한 행동과 이유를 수행 할 수 있도록 React 패턴의 구현.
• OpenAI API, HTTPX 및 Python 정규식과 같은 필수 도구 및 라이브러리에 대한 지식.
• 작업 정의 및 통합을 포함하여 AI 에이전트 구축에 대한 자세한 안내서.
• AI 에이전트를 효과적으로 테스트하고 디버깅하는 기술.
• AI 에이전트의 기능을 향상시키고 견고성과 보안을 보장하기위한 전략.
• AI 에이전트가 다양한 산업에서 어떻게 사용되는지에 대한 실질적인 예와 미래의 발전.

자주 묻는 질문

Q1. AI의 반응 패턴은 무엇입니까?

A. RECT 패턴 (이유 ACT)에는 Wikipedia 검색 또는 계산 실행과 같은 AI 에이전트가 취할 수있는 추가 조치를 구현하고 에이전트에게 이러한 조치를 요청하고 결과를 처리하도록 가르치는 것입니다.

Q2. AI 에이전트를 처음부터 구축하려면 어떤 도구와 라이브러리가 필요합니까?

A. AI 에이전트를 처음부터 구축하려면 필수 도구와 라이브러리에는 Python, OpenAI API, HTTP 요청 용 HTTPX 및 Python의 일반 표현식 (RE) 라이브러리가 포함됩니다.

Q3. AI 에이전트의 보안, 특히 Eval과 같은 동작을 사용할 때 어떻게 보장 할 수 있습니까?

A. 입력을 철저히 검증하여 주입 공격을 방지하고, 가능한 경우 샌드 박스 기술을 사용하고, 오류 처리를 구현하며, 모니터링 및 디버깅을위한 작업을 기록하십시오.

Q4. 가이드에 설명 된 것 이상의 AI 에이전트에 더 많은 작업을 추가 할 수 있습니까?

A. 예, 날씨 정보 가져 오기, 뉴스 기사 검색 또는 적절한 API를 사용하여 텍스트 번역 및 AI 에이전트의 추론 루프에 통합하는 등 다양한 작업을 추가 할 수 있습니다.

위 내용은 처음부터 AI 에이전트를 구축하는 방법? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!